基于BP神经网络的非线性预测控制

摘要

将BP神经网络技术应用于预测控制,并对其控制算法进行研究.采用一个BP神经网络来实现对系统的辨识和多步预测,并将一种新型的非线性混沌映射引入到神经网络的参数学习算法中实现其权值调节,以逐步建立被控对象合理的多步预测模型,并用网络的多步预测输出序列与设定值序列的偏差修改控制律.仿真结果表明了该算法的有效性.